Dieser Forschungsbeitrag befasst sich mit den Herausforderungen des Multimodalen Maschinellen Lernens, insbesondere mit dem Phänomen, dass Unimodale Modelle oft bessere Leistungen erzielen als Multimodale Modelle, obwohl Letztere Zugriff auf reichhaltigere Informationen haben.
Die Hauptursachen dafür sind:
Um diese Probleme anzugehen, schlägt dieser Beitrag einen neuartigen Regularisierungsansatz vor, der auf Attributionstechniken basiert. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Multimodale Modelle dazu zu ermutigen, Informationen aus allen Modalitäten bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen.
Durch umfangreiche Experimente und Evaluierungen wird die Wirksamkeit und Übertragbarkeit der vorgeschlagenen Technik bewertet. Die Erkenntnisse dieses Forschungsprojekts haben das Potenzial, einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung des Multimodalen Maschinellen Lernens zu leisten und dessen Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie Multimedia-Analyse, Mensch-Computer-Interaktion und Embodied-AI-Forschung, zu erleichtern.
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